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 Systemphysiologie des Lernens

 AG Hirn-Maschine-Schnittstellen

Arbeitsgruppenleiter:

Dr. rer. nat. Matthias Deliano

Leibniz-Institut für Neurobiologie
Brenneckestraße 6
39118 Magdeburg

Fon:         +49-391-6263-94451
Fax:         +49-391-6263-95489

E-mail:    Matthias.Deliano@lin-magdeburg.de

 

Hintergrund

Ziel der Arbeitsgruppe ist die Untersuchung der Dynamik des Lernens und ihrer Kontextsensitivität und Individualität mit Hilfe von Hirn-Maschine-Schnittstellen. Diese Technik ermöglicht eine kausale Interaktion mit dem Gehirn auch in Echtzeit. Unser Schwerpunkt liegt auf der lernabhängigen Interaktion mit corticalen Musterzuständen durch corticale Elektrostimulation mit Hilfe bidirektionaler Elektrodenschnittstellen. So können wir über elektrophysiologische Mehrkanalableitungen momentane Hirnzustände erfassen und in Rückkopplung Hirnaktivität durch Elektrostimulation zustandsabhängig anregen, unterdrücken oder modulieren. Damit lässt sich die Neurodynamik von Lernprozesse in einer geschlossenen Rückkopplungsschleife mit dem Gehirn kontrolliert untersuchen. Durch die gleichzeitige Erfassung eines breiten Spektrums an verhaltensphysiologischen Beobachtungsgrößen  lässt sich darüber hinaus mit Hilfe von multivariaten Analysen eine kontextsensitive, zeitgenaue Bestimmung kognitiver und emotionaler Zustände während dem Lernen erzielen. Ein weiterer Schwerpunkt der Arbeitsgruppe besteht darin, neurotechnologische Anwendungen und Entwicklungen für den Menschen auf einem grundlegenden Verständnis der Mikroschaltkreise im Gehirn aufzubauen, die die beobachteten Lernphänomenen kausal beeinflussen. Dieser translationale Ansatz erfordert einen Brückenschlag über die Systemebenen hinweg, den wir durch vergleichende Lernexperimente in Tier und Mensch zu erreichen versuchen.

Fig. 1: Echtzeitanalyse von corticalen Musterzuständen und zustandsabhängige Hirnstimulation bei Nagetieren und Menschen.

Methoden

Verhaltensphysiologie am wachen, lernenden Nagetier: Shuttle-Box Lernen,  Elektrocorticogramme, lokale Feldpotentiale, Aktionspotentiale, elektrische Hirnstimulation, Stromquellendichteanalyse und Pharmakologie.

Verhaltensphysiologie beim lernenden Menschen: Elektroenzephalographie beim Menschen mit bis zu 128 aktiven Elektroden, ultrahochauflösende Elektroenzephalographie, Elektromyographie, Elektrokardiographie, Hautleitfähigkeitsmessungen und transkraniale Elektrostimulation.

Datenanalyse: Videoanalyse des Lernverhaltens im Einzeltrial, Zeit-Frequenz-Analyse, Räumliche Musteranalyse, Echtzeitanalyse räumlicher Hirnaktivitätsmuster.

Mitarbeiter

Samuel Lopez Santamaria (LIN)

Dennis Pischel (LIN)

Kooperation

Max Happel (LIN)

Lars T. Boenke (LIN)

Walter Freeman (University of Berkeley)

Georg Krempl (Otto-von-Guerricke Universität, Magdeburg)

Marcus Hauser (Otto-von-Guerricke Universität, Magdeburg)

Andrew Latham (University of Sidney)

Veröffentlichungen und Patente

Deliano M., and Ohl F.W. (2009), Neurodynamics of category learning: towards understanding the creation of meaning in the brain. New Mathematics and Natural Computation Vol. 05, issue 01, pages 61-81.

Rothe T., Deliano M., Scheich H., and Stark H. (2009), Segregation of task-relevant conditioned stimuli from background stimuli by associative learning. Brain Res. Nov 10;1297:143-59. Deliano M., Scheich H., and Ohl F.W. (2009), Auditory cortical activity after ICMS and its role for sensory processing and learning. J. Neurosci. 29(50):15898-909.

Deliano M. (2010), Prothesen für das Gehirn: Blinde sehen, Lahme gehen, Taube hören? In Böhlemann P., Hattenbach A., and Markus P. [Eds.]  Der machbare Mensch? Moderne Hirnforschung, biomedizinisches Enhancement und christliches Menschenbild (Villigst Profile 13), Lit-Verlag, Münster.

Multielektrode für CSD-Analyse, Gebrauchsmuster Nr. 10 2012 110 358.5.

Ultrahochdichte EEG-Elektrodenvorrichtung, Gebrauchsmuster Nr. 20 2012 103 726.2, IPC A61B 5/0476.

 

letzte Aktualisierung: 2015-07-30 Fehler melden Seite drucken